10月16日，在华盛顿Only on Uber大会上，CEO达拉·科斯罗萨西宣布计划今年秋季晚些时候在美国推出数据标注任务，让一些司机通过“数字任务”在司机应用中赚取额外收入。
该项目中的微型gig任务涵盖拍照上传街景、录制方言音频、标注图像文本、翻译编辑内容等，均服务于AI模型训练。
这一举措源于Uber的战略转型需求。2024年Uber成立AI Solutions部门，并面向外部开放原仅供内部使用的 Scaled Solotions,人工数据标注服务，帮助客户构建用于 AI 训练的数据集。该服务还包括测试、本地化等项目。
试点反馈影响不一，司机虽然每月可额外增加收入，缓解订单减少的压力，但是报酬微薄且依赖算法分发；而且司机上传的照片、录音等数据涉及隐私，云端存储面临跨境合规风险，且无社保等保障。
从行业视角看，这一模式是gig经济的新延伸。Uber通过整合司机闲置时间构建数据生产池，既为自身AI业务提供支撑，也向Aurora等企业输出训练数据服务。
但对于数百万Uber司机而言，从方向盘到电脑屏幕的转型，也许只是应对失业风险的权宜之计，并将面临技能陷阱与职场异化挑战。
本文来源于数据要素社整理自Uber blog、无人装备视界等
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